esp32接入大语言模型
时间: 2025-01-08 18:43:41 浏览: 194
### ESP32 设备连接至大型语言模型
在物联网应用中,使 ESP32 连接到大型语言模型可以极大地扩展设备的功能范围。通过集成百度 AI 平台的大规模预训练模型,能够赋予边缘计算节点更强大的处理能力。
为了实现这一目标,在硬件方面需准备一块 ESP32 开发板;而在软件环境搭建上,则要安装适合该平台运行的 MicroPython 固件以及 Thonny IDE 来编写程序代码[^1]。
对于想要调用百度提供的大规模预训练模型API来说,首先要做的就是在百度智能云官网上注册账号并登录进入控制台界面。接着找到对应的服务项目——比如这里提到的是“千帆大模型”,申请相应的 API Key 和 Secret Key 用于后续的身份验证过程。
下面给出一段简单的 Python 示例代码来展示如何发送请求给远程服务器上的 LLM (Large Language Model),并通过解析返回的数据得到预期的结果:
```python
import urequests as requests
from machine import Pin, I2C
import json
def get_llm_response(prompt_text):
url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token=" + access_token
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
payload = json.dumps({
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt_text},
{"role": "assistant", "content": ""}
]
})
response = requests.post(url=url, data=payload, headers=headers)
result = response.json()
return result['result']
# 假定已获得有效的访问令牌 `access_token`
prompt_example = "你好"
print(get_llm_response(prompt_example))
```
这段脚本展示了怎样构建 HTTP POST 请求向指定 URL 地址提交待处理的信息字符串,并接收来自云端的回答内容。注意实际部署前还需替换真实的接口地址与认证参数值。
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